Oscar Amaro
Miembro desde 2023
Liga de Diamantes
57960 puntos
Miembro desde 2023
En este curso, se proporciona una introducción al uso de Terraform para Google Cloud. Permite que los participantes describan cómo se puede usar Terraform para implementar infraestructura como código y aplicar algunas de sus características y funcionalidades clave para crear y administrar la infraestructura de Google Cloud. Además, obtendrán experiencia práctica en la compilación y administración de recursos de Google Cloud con Terraform.
Te damos la bienvenida a Observabilidad en Google Cloud, la segunda parte de una serie de cursos de dos partes. Se sugiere que completes la parte 1, Registro y supervisión en Google Cloud, antes de tomar este curso. Abordaremos todo sobre las herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones, como Error Reporting, Cloud Trace y Cloud Profiler.
Te damos la bienvenida al curso de dos partes sobre registro, supervisión y observabilidad en Google Cloud. Las principales herramientas de operaciones de Google Cloud se clasifican en dos categorías: componentes centrados en operaciones y herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones. En este curso, Registro y supervisión en Google Cloud, se ven los componentes centrados en operaciones, como Logging, Monitoring y Service Monitoring. Después de tomar este curso, se sugiere que completes la parte 2, Observabilidad en Google Cloud, para conocer las herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones disponibles.
Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI, en el que aprenderás a usar la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, así como AutoML y los servicios de entrenamiento personalizado para entrenar, evaluar, ajustar y, además, implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso con insignia de habilidad está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos profesionales. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva otorgada por Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad para aplicar tus conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir en tus redes.
Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un notebook y usarás la guía de estudio como práctica para el examen de certificación.
Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML.
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.
El objetivo de este curso es equiparte con los conocimientos y las herramientas que necesitas para descubrir los desafíos únicos que enfrentan los equipos de MLOps cuando implementan y administran modelos de IA generativa, y explorar cómo Vertex AI fortalece a los equipos de IA para optimizar los procesos de MLOps y alcanzar el éxito en los proyectos de IA generativa.
En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.
Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación de Associate Cloud Engineer. Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un cuaderno en Gemini Notebook y aprenderás a usar una guía de estudio como práctica para un examen de certificación.
En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. En este curso, también se aborda la implementación de soluciones prácticas, incluidas las claves de encriptación proporcionadas por el cliente, la administración de seguridad y accesos, las cuotas y la facturación, y la supervisión de recursos.
En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud. A través de una combinación de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y, también, implementan elementos de las soluciones, como la interconexión segura de redes, el balanceo de cargas, el ajuste de escala automático, la automatización de la infraestructura y los servicios administrados.
En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud. A través de una combinación de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y, también, implementan elementos de las soluciones, como la interconexión segura de redes, el balanceo de cargas, el ajuste de escala automático, la automatización de la infraestructura y los servicios administrados.
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.
Te damos la bienvenida al curso Getting Started with Google Kubernetes Engine. Si te interesa Kubernetes, una capa de software ubicada entre tus aplicaciones y la infraestructura de tu hardware, estás en el lugar correcto. Google Kubernetes Engine te ofrece Kubernetes como un servicio administrado en Google Cloud. El objetivo de este curso es presentar los conceptos básicos de Google Kubernetes Engine o GKE, como se conoce comúnmente, y cómo alojar aplicaciones en contenedores y ejecutarlas en Google Cloud. El curso comienza con una introducción básica a Google Cloud, seguida de una descripción general de los contenedores y Kubernetes, la arquitectura de Kubernetes y las operaciones de esta plataforma.
Te damos la bienvenida al curso Introducción a Google Kubernetes Engine. Si te interesa Kubernetes, una capa de software ubicada entre tus aplicaciones y la infraestructura de tu hardware, estás en el lugar correcto. Google Kubernetes Engine te ofrece Kubernetes como un servicio administrado en Google Cloud. El objetivo de este curso es presentar los conceptos básicos de Google Kubernetes Engine o GKE, como se conoce comúnmente, y cómo alojar aplicaciones en contenedores y ejecutarlas en Google Cloud. El curso comienza con una introducción básica a Google Cloud, seguida de una descripción general de los contenedores y Kubernetes, la arquitectura de Kubernetes y las operaciones de esta plataforma.
En este curso acelerado on demand, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, máquinas virtuales y servicios de aplicaciones. Aprenderás a usar Google Cloud mediante la consola y Cloud Shell. También te familiarizarás con la función de un arquitecto de nube, enfoques para el diseño de la infraestructura y la configuración de redes virtuales con una nube privada virtual (VPC), proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall.
Completa la insignia de habilidad intermedia Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: aplicar los principios de la infraestructura como código (IaC) con Terraform; aprovisionar y administrar recursos de Google Cloud con parámetros de configuración de Terraform; realizar una administración de estado eficaz (local y remota) y modularizar el código de Terraform para la reutilización y la organización.
En este curso acelerado on demand, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, máquinas virtuales y servicios de aplicaciones. Aprenderás a usar Google Cloud mediante la consola y Cloud Shell. También te familiarizarás con la función de un arquitecto de nube, enfoques para el diseño de la infraestructura y la configuración de redes virtuales con una nube privada virtual (VPC), proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall.
El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.
Obtén una insignia de habilidad completando el curso Desarrolla tu red de Google Cloud, en el que conocerás múltiples formas de implementar y supervisar aplicaciones, incluidos cómo explorar roles de IAM y agregar o quitar el acceso a los proyectos, crear redes de VPC, implementar y supervisar VMs de Compute Engine, escribir consultas en SQL, implementar y supervisar VMs en Compute Engine y, además, implementar aplicaciones a través de Kubernetes con múltiples enfoques de implementación.
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.
En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.
Completa el curso con insignia de habilidad de nivel intermedio Administra modelos de datos en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: mantener el estado de un proyecto de LookML, usar un Ejecutor de SQL para validar datos, aplicar las prácticas recomendadas de LookML, optimizar las consultas y los informes para mejorar el rendimiento, y también implementar tablas derivadas persistentes y políticas de almacenamiento en caché.
Completa el curso introductorio para obtener la insignia de habilidad Crea objetos de LookML en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear nuevas dimensiones y mediciones, vistas y tablas derivadas; establecer filtros y tipos de medición según los requisitos; actualizar dimensiones y mediciones; crear y definir mejor las Exploraciones, unir vistas a Exploraciones existentes y decidir qué objetos de LookML crear en función de los requisitos empresariales.
Data Catalog es un servicio de administración de metadatos completamente administrado y escalable que permite a las organizaciones descubrir, comprender y administrar todos sus datos con rapidez.En esta Quest, comenzará por aprender actividades básicas como buscar y etiquetar recursos de datos y metadatos con Data Catalog. Una vez que aprenda a crear sus propias plantillas de etiquetado que se mapeen a datos de tablas de BigQuery, descubrirá cómo incorporar MySQL, PostgreSQL y SQL Server a conectores de Data Catalog.
En este curso, adquirirás experiencia práctica en la aplicación de conceptos avanzados de LookML en Looker. Aprenderás a usar Liquid para personalizar y crear dimensiones y mediciones dinámicas, crear tablas derivadas de SQL dinámicas y tablas derivadas nativas personalizadas, y a utilizar extensiones para modularizar tu código de LookML.
Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos.
Completa la insignia de habilidad introductoria del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.
Completa la insignia de habilidad introductoria del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.
Obtén la insignia de habilidad introductoria Preparar datos para paneles de Looker e informes y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: filtrar, ordenar y reorientar datos, combinar resultados de diferentes exploraciones de Looker y usar funciones y operadores para crear informes y paneles de Looker para el análisis y la visualización de datos.
This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
En este curso de nivel principiante, aprenderás sobre el flujo de trabajo de análisis de datos en Google Cloud y las herramientas que puedes utilizar para explorar, analizar y visualizar datos, y compartir tus hallazgos con las partes interesadas. A través de un caso de estudio y labs prácticos, lecciones, cuestionarios y demostraciones, verás cómo limpiar conjuntos de datos sin procesar para generar visualizaciones y paneles más eficaces. Si ya trabajas con datos y quieres saber cómo tener éxito en Google Cloud, o si buscas avanzar en tu profesión, este curso te ayudará. Prácticamente cualquier persona que realice o use análisis de datos en el trabajo puede beneficiarse del curso.
En este curso de nivel introductorio, obtendrás práctica con las herramientas y servicios básicos de Google Cloud. Se proporcionan videos opcionales para brindar más contexto y un repaso de los conceptos tratados en los labs. Conceptos básicos de Google Cloud es un primer curso recomendado para los estudiantes de la plataforma: puedes empezar con pocos o ningún conocimiento previo de la nube y terminar con experiencia práctica que podrás aplicar a tu primer proyecto en Google Cloud. Desde la escritura de comandos en Cloud Shell y la implementación de tu primera máquina virtual, hasta la ejecución de apps en Kubernetes Engine o con balanceo de cargas, Conceptos básicos de Google Cloud es la introducción ideal a las características básicas de la plataforma.
Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea una red de Google Cloud segura, en el que aprenderás sobre distintos recursos relacionados con las redes para crear, escalar y proteger tus aplicaciones en Google Cloud.
Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.
Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub.
Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.
Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud En el último curso de la serie, se analizan los servicios de macrodatos …
Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. En ellos, se brinda una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y se explica dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Seguridad y redes en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud En este tercer curso, se abordan la automatización y las herrami…
Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Googl…